Aviso sobre el Uso de cookies: Utilizamos cookies propias y de terceros para mejorar la experiencia del lector y ofrecer contenidos de interés. Si continúa navegando entendemos que usted acepta nuestra política de cookies. Ver nuestra Política de Privacidad y Cookies
Tienes activado un bloqueador de publicidad

Intentamos presentarte publicidad respetuosa con el lector, que además ayuda a mantener este medio de comunicación y ofrecerte información de calidad.

Por eso te pedimos que nos apoyes y desactives el bloqueador de anuncios. Gracias.

Continuar...

Lunes, 28 agosto 2017
Medicina

Desarrollan un nuevo sistema de trasplantes de hígado que predice la compatibilidad entre el donante y receptor

La informática y la medicina se han aliado de nuevo para desarrollar un modelo de asignación donante-receptor que podría revolucionar el sistema de trasplantes de hígado en España. El nuevo método, a diferencia del actual, no sólo toma en cuenta las características del paciente sino también un conjunto de datos del donante que podrían ayudar a predecir la compatibilidad del órgano, alcanzando, de esta forma, una precisión del 76%.

 

Hasta la fecha, el modelo de asignación aceptado para trasplantes de hígado es el conocido como escala MELD, un sistema de puntuación que mide la severidad de la enfermedad hepática y que, por tanto, sólo considera la gravedad de los pacientes que esperan el injerto. El problema de este método, según explica Pedro Antonio Gutiérrez, uno de los autores de la investigación, es que se producen “situaciones injustas” ya que, al no tener en cuenta las características del donante ni los factores del trasplante, se efectúan injertos que pueden tener una menor probabilidad de éxito.

 

El nuevo sistema, desarrollado de forma conjunta por investigadores del hospital Reina Sofía y del departamento de Informática y Análisis Numérico de la Universidad de Córdoba, se compatibiliza con el actual modelo MELD, por lo que, además de tener en cuenta la gravedad de los receptores, incluye otras variables como el índice de masa corporal, si el injerto es completo o parcial, el tiempo de refrigeración del órgano o si el donante o el paciente padecen enfermedades como la diabetes o la hepatitis.

 

Este nuevo método de asignación, realizado con datos suministrados por el hospital londinense King´s College, se basa en lo que en el campo de la informática se conoce como aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial que consiste en inducir el conocimiento, es decir, hacer que las maquinas aprendan partiendo de información suministrada en forma de ejemplos. En este caso concreto, se trata de un modelo matemático que, teniendo en cuenta la información proporcionada por el King´s College, predice el éxito de un trasplante a partir de los datos del donante y el receptor.

 

El proceso de implantación de este nuevo modelo, según explica Gutiérrez, podría ser lento, ya que el sistema MELD está ampliamente extendido y sustituirlo no se antoja una tarea fácil. En cualquier caso, la idea es comenzar a aplicarlo en un futuro cercano en algunos hospitales como el Reina Sofía y, una vez se obtengan resultados más contrastados, implementarlo paulatinamente como un método seguro y eficaz para determinar la compatibilidad y priorizar los pacientes en espera de trasplante. (Fuente: UCO)

Quizá también puedan interesarle estos enlaces...

Copyright © 1996-2017 Amazings® / NCYT® | (Noticiasdelaciencia.com / Amazings.com). Todos los derechos reservados.
Depósito Legal B-47398-2009, ISSN 2013-6714 - Amazings y NCYT son marcas registradas. Noticiasdelaciencia.com y Amazings.com son las webs oficiales de Amazings.
Todos los textos y gráficos son propiedad de sus autores. Prohibida la reproducción total o parcial por cualquier medio sin consentimiento previo por escrito.
Excepto cuando se indique lo contrario, la traducción, la adaptación y la elaboración de texto adicional de este artículo han sido realizadas por el equipo de Amazings® / NCYT®.

Amazings® / NCYT® • Términos de usoPolítica de PrivacidadMapa del sitio
© 2018 • Todos los derechos reservados - Depósito Legal B-47398-2009, ISSN 2013-6714 - Amazings y NCYT son marcas registradas. Noticiasdelaciencia.com y Amazings.com son las webs oficiales de Amazings.
Powered by FolioePress